• 제목/요약/키워드: Profile approach

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An Interacting Wave Profile of Three Trains of Gravity Waves on Finite Depth by Contraction Method

  • JANG TAEK-SOO
    • 한국해양공학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.43-47
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    • 2006
  • Superposition of three wave trains on finite depth is investigated. This paper is focused on how to improve the linear superposition of three waves. This was realized by introducing the scheme. The idea of the scheme is based on a fixed point approach. Application of the scheme to the superposition makes it possible to obtain a wave profile of wave-wave interaction. With the help of FFT, it was possible to analyze high-order nonlinear frequencies for three interacting Stokes' waves on finite depth.

빅데이터 기반 추천시스템 구현을 위한 다중 프로파일 앙상블 기법 (A Multimodal Profile Ensemble Approach to Development of Recommender Systems Using Big Data)

  • 김민정;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.93-110
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    • 2015
  • 기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.

미시추 구간의 지반 층상정보 예측을 위한 정규 크리깅 및 인공신경망 기법의 비교 (Comparison of Ordinary Kriging and Artificial Neural Network for Estimation of Ground Profile Information in Unboring Region)

  • 전찬준;최창호;조진우
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제20권3호
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    • pp.15-20
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    • 2019
  • 확한 토공량 설계를 위해서는 충분한 량의 지반조사 자료가 필요하나 비용적인 문제로 인하여 제한적인 지반조사가 수행되고 있다. 정확한 토공량 예측을 위해서 지반의 층상정보를 추정하는 것은 중요한 사항이며, 이러한 제한적인 지반조사 데이터로부터 정확한 토공량 예측을 위해서는 지구통계학적(geo-statistical) 분석방법으로 지반 층상정보를 예측할 수 있다. 또한, 기시추된 지반 층상정보를 활용하여 기계학습을 통하여 모델을 학습하여 미시추된 지반 층상정보를 예측할 수도 있는데, 본 논문에서는 인공신경망을 통하여 미시추된 지반 층상정보를 예측하고 기존의 정규 크리깅 기법과 성능을 비교한다. 이를 위하여, 84공의 지반 층상정보를 활용한다. 84공의 지반 층상정보의 데이터셋 중에서 75공을 학습 데이터셋으로 활용하였고, 나머지 9공을 검증 데이터셋으로 활용하였다. 검증 데이터셋의 실측된 지반 층상정보와 정규 크리깅 기법과 인공신경망으로 예측된 지반 층상정보를 비교 분석한다.

On the Interval Estimation of the Difference between Independent Proportions with Rare Events

  • im, Yongdai;Choi, Daewoo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제7권2호
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    • pp.481-487
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    • 2000
  • When we construct an interval estimate of two independent proportions with rare events, the standard approach based on the normal approximation behaves badly in many cases. The problem becomes more severe when no success observations are observed on both groups. In this paper, we compare two alternative methods of constructing a confidence interval of the difference of two independent proportions by use of simulation. One is based on the profile likelihood and the other is the Bayesian probability interval. It is shown in this paper that the Bayesian interval estimator is easy to be implemented and performs almost identical to the best frequentist's method -the profile likelihood approach.

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Applying Image Analysis to Automatic Inspection of Fabric Density for Woven Fabrics

  • Jeong Young Jin;Jang Jinho
    • Fibers and Polymers
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    • 제6권2호
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    • pp.156-161
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    • 2005
  • The gray line-profile method is introduced to find fabric density. Some patterned fabrics like stripe design as well as solid fabrics of basic weave structures are used to verify the efficiency and accuracy of the method. The approach is compared with Fourier transform method. Although the gray line-profile method is concise, it shows good results in both solid and patterned fabrics. In addition, it does not require a pre-processing or filtering technique in space or frequency domain to enhance the image suitable for the analysis. However, the approach is slightly influenced by the filter size for finding the local minimums of profile graph.

조직몰입에 대한 사람중심 접근: 국내 직장인들의 조직몰입 프로파일 분석 (Person-centered Approach to Organizational Commitment: Analyses of Korean Employees' Commitment Profiles)

  • 오현성;정용석;김우석
    • Journal of the Korean Data Analysis Society
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    • 제20권6호
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    • pp.3049-3067
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    • 2018
  • 최근 조직몰입(organizational commitment) 3요인(정서적 몰입, 규범적 몰입, 지속적 몰입) 모델(Allen, Meyer, 1990, 1991) 관련 연구에서 사람중심 접근법(person-centered approach)이 많은 관심을 받고 있지만 아직 국내 연구자들에게는 크게 확산되지 못하고 있다. 이에 본 논문은 사람중심 접근법의 개념과 관련 자료분석 방법을 군집분석(cluster analysis)과 잠재프로파일분석(latent profile analysis)을 중심으로 소개하고자 한다. 또한 이러한 방법들의 실제 적용 사례를 제시하기 위해 국내 직장인들 349명으로부터 수집한 자료를 바탕으로 군집분석과 잠재프로파일분석을 각각 실행하여 각 분석으로부터 6개의 조직몰입 프로파일 유형들을 도출하였으며 그 결과를 비교하였다. 뿐만 아니라, 조직몰입 프로파일 유형 간 이직의도(turnover intention)의 차이를 살펴봄으로써 도출된 프로파일의 타당성을 확인하였다. 본 논문은 조직몰입에 대한 기존의 변수중심 접근법(variable-centered approach)에 대한 보완적 방법으로 사람중심 접근법이 갖는 의미를 이해하고, 나아가 국내 직장인들의 조직몰입 프로파일 유형을 살펴볼 수 있다는 점에서 국내 연구자들 뿐만 아니라 실무담당자들에게 시사하는 바가 크다고 할 수 있다.

알콜리즘 환자(患者)의 인격특성(人格特性)에 관(關)한 임상적(臨床的) 고찰(考察) -MMPI와 사상체질(四象體質)을 중심(中心)으로- (Clinical Study on Personality Characteristics of the Alcoholic Patients -with MMPI & Sasang Constitution(四象體質)-)

  • 김종우;김지혁;황의완
    • 동의신경정신과학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.65-85
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    • 1992
  • To study the personality characteristics of alcoholic patients, they were screned with the MAST(Michigan Alcoholism Screening Test) and administered with the MMPI (Minnesota Multiphasic Personality Inventory) in the Dept. of Neuropsychiatry, Oriental Medical Hospital in Kyung Hee Univ. form March 1991 to June 1991. Patients admitted for alcoholism were examined and analyzed using the above tests and then studied by Sasang Constitutional approach. Results were as follows; 1. In the MAST score, the cases of obvious alcohol dependence was 53.3% and overall mean score was 28.1 point. 2. In the MMPI scale, the mean of the T-scores for 2(D)-4(Pd) profile was high, but it was not statistically significant. 3. The results obtained by multivariate cluster analysis of MMPI T-scores can be divided into 3 subgroups; 1) 9% showed the psychiatric tendency of F-6(Pa)-9(Ma)profile, 2) 44.2% showed no significant profile, 3)46.5% showed the neurotic tendency of 1(Hs)-2(D)-3(Hy)-4(Pd) profile. 4. Since 44.2% showed no significant profile on the MMPI, much more alcoholic patients were caused not by personality factors but by social tolerance, and also by increasing apportunities of drinking in Korean society. 5. When analyzed with Sasang Constituional approach, 1) for the Soyangin (少陽人): 6(Pa) scale was particularly high, 1(Hs) and 3(Hy) scales were low compared to others, 2) for the Taiumin(太陰人): 1(Hs)-2(D)-3(Hy)-4(Pd) neurotic profile was high, the K-scale and 4(Pd)scale were high compared to the Soyangin, 3) for the Soumin(少陰人): 1(Hs)-2(D)-3(Hy)-4(Pd) neurotic profile and 7(Pt) scale were also high.

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자동차용 타이어 단면형상의 최적설계 방법론 (Optimal Design Methodology of Automotive Tire Profile)

  • 황준;남궁석
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.896-900
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    • 1996
  • New approach to determine the optimal design of automotive tire profile was introduced. In this study, optimal design technology was combined with a finite element method. Through tire profile optimization, tire profile was obtained and its profile improved high speed durability and maneuverability Static and dynamic behavior analysis of new concepted tire was compared with conventional tire profile. Optimal design methodology will provide much informations to improve various tire performances.

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산업공학 교과과정 이수체계에 관한 연구 (A Model of the Curriculum Flowchart for Industrial Engineering)

  • 홍성조
    • 공학교육연구
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    • 제16권6호
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    • pp.78-86
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    • 2013
  • This paper presents an undergraduate curriculum flowchart model for industrial engineering. Because Industrial Engineering deals with wider categories today than before, the coherent curriculum flowchart design is very difficult. We propose an effective approach using knowledge profile analysis for each course.